像素级图像融合

毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法

姓名：李桂楠

学号： 2

学院：机电与信息工程学院

专业：自动化

年级2011级

指导教师：孙甲冰

目录

摘要 (4)

Abstract (5)

第一章绪论 (1)

1.1课题背景及来源 (1)

1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1)

1.3图像融合的应用 (1)

1.4图像融合的分类 (1)

第二章像素级图像融合的预处理 (3)

2.1图像增强 (3)

2.2图像校正 (6)

2.3图像配准 (6)

第三章像素级图像融合的方法综述 (8)

3.1加权平均图像融合方法 (8)

3.2 HIS空间图像融合方法 (8)

3.3 主成分分析图像融合方法 (8)

3.4 伪彩色图像融合方法 (9)

第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10)

4.1 小波变换的基本理论 (10)

4.2 基于小波变换的图像融合 (11)

4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)

第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19)

参考文献 (20)

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摘要

近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。

图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。

关键词

图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、

Abstract

In recent years, with the rapid development of science and technology, all kinds of image sensor appear in front of the people's field of vision, image sensor in a wide range of this style in different imaging principle and under different working conditions have different function. And because of multiple sensors, image fusion technology is also more and more been used in medical, exploration, Marine resources development, biological sciences, and other fields, and image fusion for national security more strategic significance to construction and economic development. Therefore, the study of image fusion is and its important theoretical significance and application prospects.

Image fusion is divided into pixel level, feature level and decision level three different levels, image fusion at pixel level and as a basis for other levels of fusion provide more accurate, comprehensive, image information can be lazy, is advantageous to the image analysis and further research. The research work of this article is the surrounding image fusion at pixel level.

Key words

image fusion, weighted average, pseudo color image fusion method and wavelet transform

第一章绪论

1.1课题背景及来源

在现代化的农业、生活、资源管理开发、国防等方面的实际应用中，图像融合被广泛的开发应用，是较为常用的图像信息融合技术，它可以对源图像中的像素进行逐个的信息融合，尽可能保留源图像中的重要信息以得到对图像更精确、更丰富的描述。为了特征级和决策级的研究提供帮助。

本章主要工作是对图像融合的理论和发展做出介绍，并在该基础上分析图像融合在实际应用前景。

1.2图像融合的理论和现状

图像融合是对不同传感器所收集到的一幅或者多幅源图像进行融合，用融合技术合成同一幅包含了多幅源图像优点、内容更加全面丰富的图像，其最早产生于20世纪70年代末，而该技术随着实际应用中的所占比例的增大在其后的时间内有了很大的发展。

虽然图像融合技术越来越多地在实际生活中得到应用，但因为该技术所覆盖领域的广泛性和该技术的多样性，研究结果只是反映了特定的方面，而不是形成完整的体系。总而言之，其中仍有很多问题有待我们的解决和探讨。

1.3图像融合的应用

多传感器技术的提高和电子科技技术方面的提高，图像融合技术越来越多的被用于实际应用中。

在民用方面，图像融合在应用于各个领域。遥感方面，随着遥感技术的发展，在同一地区可使用越来越多不同的传感器，因此能获得不同时间段的各类遥感图像信息，国土资源规划等方面都有效的利用到该技术。在医学领域，多模医学图像融合技术已经被广泛的用于医疗诊断中，根据不同影像设备可反应出人体体征情况各有不同，弥补了原来医学单一成像的缺点。

在军事领域，随着传感器的种类不停增多，可得到的战场信息战况越来越丰富，而有关于战场图像信息的分析也需要越来越准确，而多传感器图像融合技术则成为控制战争态势的有效利器。